Guardado en:
| Autor principal: | Khasia, Vladimer |
|---|---|
| Formato: | Preprint |
| Publicado: |
2026
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://arxiv.org/abs/2604.16324 |
| Etiquetas: |
Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
Ejemplares similares
HAS-VQ: Hessian-Adaptive Sparse Vector Quantization for High-Fidelity LLM Compression
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2026)
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2026)
Hybrid Dual-Path Linear Transformations for Efficient Transformer Architectures
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2026)
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2026)
Spectral-Window Hybrid (SWH)
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2026)
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2026)
HoloByte: Continuous Hyperspherical Distillation for Tokenizer-Free Modeling
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2026)
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2026)
Beyond Attention: True Adaptive World Models via Spherical Kernel Operator
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2026)
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2026)
The Adaptive Vekua Cascade: A Differentiable Spectral-Analytic Solver for Physics-Informed Representation
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2025)
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2025)
DeepVekua: Geometric-Spectral Representation Learning for Physics-Informed Fields
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2025)
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2025)
Dynamic Subspace Composition: Efficient Adaptation via Contractive Basis Expansion
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2025)
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2025)
The Vekua Layer: Exact Physical Priors for Implicit Neural Representations via Generalized Analytic Functions
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2025)
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2025)
Primal: A Unified Deterministic Framework for Quasi-Orthogonal Hashing and Manifold Learning
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2025)
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2025)
Less Memory Means smaller GPUs: Backpropagation with Compressed Activations
por: Barley, Daniel, et al.
Publicado: (2024)
por: Barley, Daniel, et al.
Publicado: (2024)
Comprehensive Survey of Complex-Valued Neural Networks: Insights into Backpropagation and Activation Functions
por: Hammad, M. M.
Publicado: (2024)
por: Hammad, M. M.
Publicado: (2024)
Backpropagation Neural Tree
por: Ojha, Varun, et al.
Publicado: (2022)
por: Ojha, Varun, et al.
Publicado: (2022)
The Cost of Avoiding Backpropagation
por: Panchal, Kunjal, et al.
Publicado: (2025)
por: Panchal, Kunjal, et al.
Publicado: (2025)
Practical Boolean Backpropagation
por: Golbert, Simon
Publicado: (2025)
por: Golbert, Simon
Publicado: (2025)
Ghosted Layers: Unconstrained Activation Alignment for Recovering Layer-Pruned LLMs
por: Yun, Vincent-Daniel, et al.
Publicado: (2026)
por: Yun, Vincent-Daniel, et al.
Publicado: (2026)
Efficient Deep Learning with Decorrelated Backpropagation
por: Dalm, Sander, et al.
Publicado: (2024)
por: Dalm, Sander, et al.
Publicado: (2024)
BASIS: Batchwise Advantage Estimation from Single-Rollout Information Sharing for LLM Reasoning
por: Gong, Shijin, et al.
Publicado: (2026)
por: Gong, Shijin, et al.
Publicado: (2026)
Backpropagation on Dynamical Networks
por: Tan, Eugene, et al.
Publicado: (2022)
por: Tan, Eugene, et al.
Publicado: (2022)
THDC: Training Hyperdimensional Computing Models with Backpropagation
por: Dejonghe, Hanne, et al.
Publicado: (2026)
por: Dejonghe, Hanne, et al.
Publicado: (2026)
Towards Scalable Backpropagation-Free Gradient Estimation
por: Wang, Daniel, et al.
Publicado: (2025)
por: Wang, Daniel, et al.
Publicado: (2025)
Efficient Backpropagation with Variance-Controlled Adaptive Sampling
por: Wang, Ziteng, et al.
Publicado: (2024)
por: Wang, Ziteng, et al.
Publicado: (2024)
Unlocked Backpropagation using Wave Scattering
por: Pehle, Christian, et al.
Publicado: (2026)
por: Pehle, Christian, et al.
Publicado: (2026)
Unbiased Approximate Vector-Jacobian Products for Efficient Backpropagation
por: Bakong, Killian, et al.
Publicado: (2026)
por: Bakong, Killian, et al.
Publicado: (2026)
Can Local Learning Match Self-Supervised Backpropagation?
por: Zihan, Wu S., et al.
Publicado: (2026)
por: Zihan, Wu S., et al.
Publicado: (2026)
Fast and Interpretable Autoregressive Estimation with Neural Network Backpropagation
por: Lucena, Anaísa, et al.
Publicado: (2026)
por: Lucena, Anaísa, et al.
Publicado: (2026)
Adversarial Disentanglement by Backpropagation with Physics-Informed Variational Autoencoder
por: Koune, Ioannis Christoforos, et al.
Publicado: (2025)
por: Koune, Ioannis Christoforos, et al.
Publicado: (2025)
Backpropagation through Combinatorial Algorithms: Identity with Projection Works
por: Sahoo, Subham Sekhar, et al.
Publicado: (2022)
por: Sahoo, Subham Sekhar, et al.
Publicado: (2022)
Sketch to Adapt: Fine-Tunable Sketches for Efficient LLM Adaptation
por: Zhang, Tianyi, et al.
Publicado: (2024)
por: Zhang, Tianyi, et al.
Publicado: (2024)
Backpropagation-Free Metropolis-Adjusted Langevin Algorithm
por: Cobb, Adam D., et al.
Publicado: (2025)
por: Cobb, Adam D., et al.
Publicado: (2025)
PolySketchFormer: Fast Transformers via Sketching Polynomial Kernels
por: Kacham, Praneeth, et al.
Publicado: (2023)
por: Kacham, Praneeth, et al.
Publicado: (2023)
Subspace Optimization for Backpropagation-Free Continual Test-Time Adaptation
por: Sójka, Damian, et al.
Publicado: (2026)
por: Sójka, Damian, et al.
Publicado: (2026)
Is Backpropagation Optimal? When Synthetic Gradients Improve Sample Efficiency
por: Zhang, Yibo Jacky, et al.
Publicado: (2026)
por: Zhang, Yibo Jacky, et al.
Publicado: (2026)
LBI: Parallel Scan Backpropagation via Latent Bounded Interfaces
por: Lee, Shaun Christopher, et al.
Publicado: (2026)
por: Lee, Shaun Christopher, et al.
Publicado: (2026)
Parallel Backpropagation for Shared-Feature Visualization
por: Lappe, Alexander, et al.
Publicado: (2024)
por: Lappe, Alexander, et al.
Publicado: (2024)
Sketch In, Sketch Out: Accelerating both Learning and Inference for Structured Prediction with Kernels
por: Ahmad, Tamim El, et al.
Publicado: (2023)
por: Ahmad, Tamim El, et al.
Publicado: (2023)
LLM-Sketch: Enhancing Network Sketches with LLM
por: Li, Yuanpeng, et al.
Publicado: (2025)
por: Li, Yuanpeng, et al.
Publicado: (2025)
HKAN: Hierarchical Kolmogorov-Arnold Network without Backpropagation
por: Dudek, Grzegorz, et al.
Publicado: (2025)
por: Dudek, Grzegorz, et al.
Publicado: (2025)
Beyond Backpropagation: Optimization with Multi-Tangent Forward Gradients
por: Flügel, Katharina, et al.
Publicado: (2024)
por: Flügel, Katharina, et al.
Publicado: (2024)
Dense Backpropagation Improves Training for Sparse Mixture-of-Experts
por: Panda, Ashwinee, et al.
Publicado: (2025)
por: Panda, Ashwinee, et al.
Publicado: (2025)
Ejemplares similares
-
HAS-VQ: Hessian-Adaptive Sparse Vector Quantization for High-Fidelity LLM Compression
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2026) -
Hybrid Dual-Path Linear Transformations for Efficient Transformer Architectures
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2026) -
Spectral-Window Hybrid (SWH)
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2026) -
HoloByte: Continuous Hyperspherical Distillation for Tokenizer-Free Modeling
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2026) -
Beyond Attention: True Adaptive World Models via Spherical Kernel Operator
por: Khasia, Vladimer
Publicado: (2026)